基于AI的轨道交通动态安全预警系统的制作方法

本发明涉及轨道交通，具体为基于ai的轨道交通动态安全预警系统。

背景技术：

1、随着中国交通基础设施建设的快速发展，城市轨道交通已成为大中城市公共交通的主要组成部分，于城市轨道交通准时高效的优势，越来越多出行者更愿意选择此类出行方式，城市轨道交通系统建设复杂，涉及巨量设施，一旦重要设施出现故障，可能在环境相对封闭的地下空间内造成严重安全事故。

2、根据中国专利号为“cn113610338a”公开了一种轨道交通信号系统安全风险评价和风险预警方法及装置，通过建立和实施全过程、全方位的安全管理信息系统，监控从研发、测试、安装、调试到线上运营以及维修的一系列过程，实现从事后到事前，从理论到具体，从局部到整体的系统安全风险定量评价，从而整体衡量轨道交通信号系统的安全性水平。

3、上述专利文件及现有技术在使用时存在以下技术问题：

4、问题一，上述专利文件中主要针对轨道交通自身的设备问题进行风险预警，无法针对轨道交通所在的环境、所用场景进行覆盖性预警，预警范围不足；

5、问题二，上述文件中及现有技术中，采用的预警系统单一，一般针对轨道江铜运行过程中的一个层面进行检测，导致在针对整个范围内检测时，需要多个系统并行预警，不易操作；

6、问题三，现有技术中，针对轨道交通的预警结构，预警情况无法进行细分，导致预警产生出现应急措施过盈或不足的问题，不利于实际安全预警使用。

技术实现思路

1、解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了基于ai的轨道交通动态安全预警系统，解决了以下问题：

3、1、轨道交通预警时，覆盖范围和类型不足的问题；

4、2、单一系统预警容易出现多系统并行不易操作的问题；

5、3、预警等级与措施之间不匹配，出现预警措施过盈或不足的问题。

6、技术方案

7、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于ai的轨道交通动态安全预警系统，包括所述系统的逻辑架构由前端采集层、数据传输层、动态数据管理层、数据分析预警层和综合应用层组成，其中：

8、所述前端采集层，通过采集设备轨道交通范围人、设备、环境和管理四个类别的数据采集；

9、所述动态数据管理层，通过内部算法配合前端采集层对数据进行分类，并对人、设备、环境和管理四个类别进行动态数据展示；

10、所述数据分析预警层，用于对动态数据管理层中的数据进行分析预警，并进行风险评估，根据实际采集的数据风险类型进行分级预警；

11、所述综合应用层，用于对预警措施进行管理，并人、设备、环境和管理的四个类别的场景阈值进行设定；

12、所述数据传输层，通过有线传输网络和无线传输网络对整个系统的各个层级之间进行数据传输。

13、优选的，所述动态数据层中的人、设备、环境和管理进一步包括以下结构：

14、所述动态数据层中的人类别包括人脸识别、行为识别和客流量检测；

15、所述动态数据层中的设备类别包括车厢检测、制动检测、轨道检测和网络检测；

16、所述动态数据层中的环境类别包括天气、温度、风力、空气的检测；

17、所述动态数据层中的管理类别包括对轨道交通车辆的信息录入、车站信息的录入和设备人员信息的录入。

18、优选的，所述动态数据中采用ai对乘客的人脸进行识别，并对乘客情绪进行检测，配合3d神经网络捕捉表情变化并提取特征后基于神经学习算法进行特征训练，得出情绪识别数据库，所述动态数据中通过采用可见光图像、红外图像和tof深度图像等多维度空间和时间特征，构建多维传感数据，利用ai目标检测技术和跟踪技术、以及行为识别算法，对乘客的异常行为检测，所述动态数据采集中利用对热力分布监测对乘客分布密度情况进行检测。

19、优选的，所述动态数据层中通过在车厢之间增加重力加速度传感器，配合对电流、电压等信号的特征提取，进行车厢断裂前数据突变检测。

20、优选的，所述动态数据层中通过前端采集层的各类传感器和环境参数检测设备对环境类别的各项参数进行检测。

21、优选的，所述动态数据层中通过综合应用层的终端配合服务器、局域网和交换机对信息进行录入和更改。

22、优选的，所述前端采集层中进一步包括以下结构：

23、所述前端采集层内部至少包括温度计、表面裂缝计、激光位移计、倾角计、风向测试设备、风速测试设备、摄像头等设备。

24、优选的，所述数据分析预警中对人、设备、环境和管理四个类别中事故的发生频率、严重程度和暴露指数进行监测因素的分类，监测因素包括安全事故、不安全时间、功能安全隐患和一般行为缺陷四类，并结合监测因素与风险后果、紧急形势和发展态势将风险预警分为四个等级。

25、有益效果

26、本发明提供了基于ai的轨道交通动态安全预警系统。具备以下有益效果：

27、1、 本发明采用前端采集层、数据传输层、动态数据管理层、数据分析预警层和综合应用层组成系统的逻辑架构，使整个系统在ai识别的基础上，对轨道交通运行过程中的人、设备、环境和管理四个类别进行分类监测，并进行分析症候后进行等级预警，使整个系统可覆盖轨道交通运行过程中发生的大多说安全情况进行应急处理，覆盖范围广、类型全面，便于轨道交通动态安全及时预警处理。

28、2、 本发明采用系统中通过对人、设备、环境和管理四个类别进行数据检测，并通过ai对乘客进行人脸检测、行为检测，及时对乘车过程中的安全进行保障，同时配合对客流量的检测和环境检测与轨道交通的运行提供基础，保证各参数在范围阈值均在轨道交通可正常且安全的运行范围内，同时对轨道交通运行的自身设备进行同步检测、车厢稳定性、制动性能、网络性能进行同步检测，安全性高，具有极高的保障性能。

29、3、本发明采用数据分析预警层对采集的各类别数据进行风险评估和多维度风险预警，发生的事故情况可根据风险等级采用对应的措施，使每个类别的风险预警与安全应急措施对应，避免出现应急措施过盈或不足的现象，安全性高，应急迅速，便于轨道交通安全预警处理使用。

技术特征：

1.基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述系统的逻辑架构由前端采集层、数据传输层、动态数据管理层、数据分析预警层和综合应用层组成，其中：

2.根据权利要求1所述的基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述动态数据层中的人、设备、环境和管理进一步包括以下结构：

3.根据权利要求2所述的基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述动态数据中采用ai对乘客的人脸进行识别，并对乘客情绪进行检测，配合3d神经网络捕捉表情变化并提取特征后基于神经学习算法进行特征训练，得出情绪识别数据库，所述动态数据中通过采用可见光图像、红外图像和tof深度图像等多维度空间和时间特征，构建多维传感数据，利用ai目标检测技术和跟踪技术、以及行为识别算法，对乘客的异常行为检测，所述动态数据采集中利用对热力分布监测对乘客分布密度情况进行检测。

4.根据权利要求1所述的基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述动态数据层中通过在车厢之间增加重力加速度传感器，配合对电流、电压等信号的特征提取，进行车厢断裂前数据突变检测。

5.根据权利要求1所述的基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述动态数据层中通过前端采集层的各类传感器和环境参数检测设备对环境类别的各项参数进行检测。

6.根据权利要求1所述的基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述动态数据层中通过综合应用层的终端配合服务器、局域网和交换机对信息进行录入和更改。

7.根据权利要求1所述的基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述前端采集层中进一步包括以下结构：

8.根据权利要求1所述的基于ai的轨道交通动态安全预警系统，其特征在于：所述数据分析预警中对人、设备、环境和管理四个类别中事故的发生频率、严重程度和暴露指数进行监测因素的分类，监测因素包括安全事故、不安全时间、功能安全隐患和一般行为缺陷四类，并结合监测因素与风险后果、紧急形势和发展态势将风险预警分为四个等级。

技术总结本发明提供基于AI的轨道交通动态安全预警系统，涉及轨道交通技术领域，包括系统的逻辑架构由前端采集层、数据传输层、动态数据管理层、数据分析预警层和综合应用层组成，使整个系统在AI识别的基础上，对轨道交通运行过程中的人、设备、环境和管理四个类别进行分类监测，并进行分析症候后进行等级预警，使整个系统可覆盖轨道交通运行过程中发生的大多说安全情况进行应急处理，覆盖范围广，数据分析预警层对采集的各类别数据进行风险评估和多维度风险预警，发生的事故情况可根据风险等级采用对应的措施，使每个类别的风险预警与安全应急措施对应，避免出现应急措施过盈或不足的现象，安全性高，应急迅速，便于轨道交通安全预警处理使用。技术研发人员：刘燕德,谢泰晨,刘泽洋,林宇朋受保护的技术使用者：深圳市索菱通信技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/4/17